數據成為犯罪工具 司法實踐這樣解局
2025-11-17 13:01 8,459次浏览1940年，中國共產黨領導的八路軍發動了震驚中外的百團大戰。這是全民族抗戰以來八路軍在華北發動的規模最大、持續時間最長的一次戰略性進攻戰役。 在這場戰役中，八路軍總部指揮晉察冀軍區、120師、129師，歷時5個月，通過正太戰役、淶靈戰役與榆遼戰役、「反掃蕩」鬥爭等三階段作戰，沉重打擊了日軍的「囚籠政策」，鉗制了日軍大量兵力，有效支持了正面戰場作戰，遏制了妥協投降暗流，振奮了全國人民抗戰勝利的信心，在中國人民抗日戰爭和世界反法西斯戰爭史上留下了光輝的一頁。 今年是中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年。為銘記歷史，中央檔案館以「百團大戰」為主題，選取從1940年7月到1941年1月期間，八路軍總部和參戰部隊33件關於百團大戰的第一手文獻資料，組成「百團大戰檔案」。其內容包括八路軍總部的指揮命令、戰役部署，參戰部隊的前線戰報、戰役總結，以及動員人民群眾參與戰役的情況報告等。 歷史是最生動的教科書。這組檔案再現了八路軍在華北敵後的重要作戰節點和細節。據檔案記載，百團大戰最初計劃調動22個團的主力部隊直接參戰，並由各地自行調配鐵道沿線的協同作戰部隊。命令發出後得到積極響應，先後參戰的部隊有105個團，人數達20多萬。同時，廣大人民群眾也踴躍支援前線作戰，各地群眾除了直接參與破路行動，還擔負運送傷員、彈藥、糧食等後勤保障任務，為爭取戰役的勝利作出了重要貢獻。 從八路軍總部的指揮命令、各階段戰役部署可以看出對戰機的準確把握，以及隨著戰局變化對作戰重點與策略的不斷調整；從各參戰部隊對戰役的實時戰報和總結反思，可以看出戰役的艱苦卓絕、戰果的來之不易。 中國人民抗日戰爭是異常慘烈的，從戰略防禦到戰略相持，進而到戰略反攻，正是中國人民的同仇敵愾、共赴國難，鐵骨錚錚、視死如歸，奏響了氣壯山河的英雄凱歌。百團大戰不僅是軍事上的勝利，更是抗戰期間中華民族精神的彰顯。「百團大戰檔案」所體現的中國共產黨及其領導的八路軍主動擔當敢於鬥爭的精神、人民至上依靠群眾的精神、實事求是靈活應變的精神、團結協作顧全大局的精神以及自我犧牲艱苦奮鬥的精神，是中國人民意志品質、中華民族精神的生動寫照。重溫這些檔案，將進一步增強中華民族的凝聚力和自信心，激勵中國人民克服一切艱難險阻，為實現中華民族偉大復興不懈奮鬥。 實現中華民族偉大復興，需要一代又一代人為之努力，我們希望，像「百團大戰檔案」這樣的珍貴檔案不僅在歷史研究中得以利用，還能充分發揮教育作用，讓更多國人尤其是青少年去關注、了解，進而銘記這段歷史，激發愛國情懷，傳承民族精神，汲取不斷前行的奮進力量。 (本報記者劉華東、王昊魁採訪整理)
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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